最优化计算方法 拟牛顿法

资 源 简 介

最优化计算方法中 有关于拟牛顿法的一段小代码 可以看看

详 情 说 明

在最优化计算方法中，拟牛顿法是一种常用的优化算法。该算法通过使用一系列矩阵来逼近目标函数的海森矩阵，从而实现在迭代过程中求解目标函数的最优解。关于拟牛顿法的代码实现，可以参考以下示例：

def bfgs_method(f, x0, eps=1e-5, max_iter=100):

x = x0

B = np.eye(x0.shape[0])

g = grad(f)(x)

for i in range(max_iter):

d = -np.dot(B, g)

alpha = line_search(f, grad(f), x, d)[0]

x_new = x + alpha * d

g_new = grad(f)(x_new)

s = x_new - x

y = g_new - g

rho = 1 / np.dot(y, s)

B_new = (np.eye(x.shape[0]) - rho * np.outer(s, y)) @ B @ (np.eye(x.shape[0]) - rho * np.outer(y, s)) + rho * np.outer(s, s)

if np.linalg.norm(g_new) < eps:

break

x, g, B = x_new, g_new, B_new

return x